图像分割和特征提取共85页

7.3.2 其它阈值选取方法
3. 迭代式阈值的选取
迭代式阈值选取过程可描述为： ① 选取一个初始阈值T； ② 利用阈值T把给定图像分割成两组图像，记为R1和 R2； ③ 计算R1和R2均值μ1和μ2； ④ 选择新的阈值T，且
⑤ 重复第②至④步，直至R1和R2的均值μ1和μ2不再 变化为止。
7.4 基于跟踪的图像分割
2. 双峰形直方图谷底阈值的获取
通常情况下由于直方图呈锯齿形状，这时，需要利用 某些解析函数对双峰之间的直方图进行拟合，并通过对拟
合函数求微分获得最小值。
设有二次曲线方程：
（7.30）
对应于直方图双峰之间的最小值谷底阈值就为：
（7.31）
7.3.2 基于双峰形直方图的阈值选取
2. 双峰形直方图谷底阈值的获取
该类二值图像灰度分布的百分比时，就可通过试探的 方法选取阈值，直到阈值化后的图像的效果达到最佳 为止。
7.3.2 其它阈值选取方法
3. 迭代式阈值的选取 基本思路是：首先根据图像中物体的灰度分布情
况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个比较好的 方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过 分割图像和修改阈值的迭代过程来获得任可的最佳阈 值。
基于阈值的图像分割方法是提取物体与背景在灰 度上的差异，把图像分为具有不同灰度级的目标区域 和背景区域的一种图像分割技术。
7.3.1 基于阈值的分割方法
1. 阈值化分割方法
图7.3.1 基于单一阈 值分割的灰度直方图
T
利用阈值T分割后的图像可定义为：
从暗的背景上分 割出亮的物体：
（7.24）
从亮的背景上分 割出暗的物体：
7.2.3 二阶微分边缘检测
图7.3 Laplacian二阶边缘检测算子的边缘检测示例

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基本概念
特征形成
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称之为特征形成。
特征提取
原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变 换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程 就叫特征提取 。
特征选择
从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这 个过程就叫特征选择。
如果仅计算其在坐标系方向上的外接矩形是很简单的，只需计 算物体边界点的最大和最小坐标值，就可得到物体的水平和垂 直跨度。
但通常需要计算反映物体形状特征的主轴方向上的长度和与之 垂直方向上的宽度，这样的外接矩形是物体最小的外接矩形 （MER-Minimum Enclosing Rectangle）。
✓ 一幅图像或一个区域中的连接成分数C和孔数H不 会受图像的伸长、压缩、旋转、平移的影响，但如 果区域撕裂或折叠时，C和H就会发生变化。
✓ 区域的拓扑性质对区域的全局描述是很有用的，欧 拉数是区域一个较好的描述子。
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2.凹凸性--区域的基本特征之一
区域内任意两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹形。 相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形以 外的像素，则这个图形称为是凸的。
1. 统计矩 函数的矩在概率理论中经常使用.几个从矩导出的
期望值适用于形状分析. 大小为m*n的数字图像f(i,j)的(p+q)阶矩为:
nm
mpq
i p j q f (i, j)
i1 j 1
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（1）区域重 (形)心位置
0阶矩m00是图像灰度f(i,j)的总和。 二值图像的m00则表示对象物的面积。

设P(j,i)为图像的第j个像素的第i个颜色分量值，一阶 矩为：
i
1 N
N
Pji
j 1
即表示待测区域的颜色均值 。
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二阶矩(Variance)
i
(1 N
N
(Pij i )2 )1/ 2
j 1
表示待测区域的颜色方差，即不均匀性。
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三阶矩(Skewness)
si
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• 设f(i,j)是(i,j)处的像素值，(i,j)位置处的边缘强度通常用差分值或其函数来表示。简单的差分算法有： • x方向差分值：△xf(i,j)= f(i,j)- f(i,j-1) • y方向差分值：△yf(i,j)= f(i,j)- f(i-1,j) • 边缘强度 = |△xf(i,j)| + | △yf(i,j)| 或 • = △x2f(i,j) + △y2f(i,j)，
图像特征
常见的目标特征分为灰度（颜色）、纹理和几何形状特征等。其中，灰度和纹理属于内部特征，几何 形状属于外部特征。
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纹理特征 第5页/共31页
几何特征，判断凹凸
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• 选取的特征应具有如下特点： • ❖ 可区别性 • ❖ 可靠性 • ❖ 独立性好 • ❖ 数量少 • ❖ 对尺寸、变换、旋转等变换尽可能不敏感
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点特征提取
• 点特征主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等.用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子
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二值图像的边缘特征提取
• 二值图像边缘特征提取的过程实际上是寻找像素灰度值急剧变 化的位置的过程，并在这些位置上将像素值置为“1”，其余位 置上的像素值置为“0”，从而求出目标的边界线。二值图像的 边特征提取是用数学算子实现的，如Sobel、Prewitt、 Kirsch、拉普拉斯等多种算子。这些算子都是以一个3×3的模 板与图像中3×3的区域相乘，得到的结果作为图像中这个区域 中心位置的边缘强度。在计算出图像中每一个像素的边缘强度 后，将边缘强度大于一定值的点提取出来，并赋以像素值“1”， 其余赋以像素值“0”。

图像分割与特征提取
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利

图像分割特征提取识别分类 分析
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
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71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。

31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克

图像分割和特征提取
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。